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Matemático acusa OpenAI de falta de transparência após resolução de um dos Problemas do Milênio com IA

Publicado 09/09/2026 • 16:25 | Atualizado há 1 hora

KEY POINTS

  • Tristan Buckmaster questionou a OpenAI após a empresa anunciar que seus modelos avançaram na resolução de um problema ligado às equações de Navier-Stokes.
  • A controvérsia envolve o possível uso de dados gerados durante uma pesquisa conduzida por Buckmaster e Levent Alpöge com ferramentas de inteligência artificial.
  • A OpenAI reconheceu a prioridade do trabalho dos pesquisadores, mas afirmou não poder excluir o uso de dados anônimos derivados no treinamento de seus modelos.

Jernej Furman / Wikimedia Commons

Um avanço matemático obtido com auxílio de inteligência artificial abriu uma disputa sobre transparência, autoria científica e uso de dados por grandes empresas de tecnologia. O matemático Tristan Buckmaster acusa a OpenAI de falta de clareza e de tê-lo pressionado depois que a companhia anunciou resultados relacionados a um dos Problemas do Prêmio do Milênio.

A controvérsia começou depois que Buckmaster, do Instituto Courant da Universidade de Nova York, e Levent Alpöge, pesquisador da Anthropic, passaram cerca de um ano trabalhando, sem financiamento institucional, em uma questão de mecânica dos fluidos que permanecia em aberto havia décadas.

O trabalho está relacionado às equações de Navier-Stokes, mais especificamente à questão sobre se o movimento tridimensional e uniforme de um fluido pode ser interrompido. O tema integra um dos sete Problemas do Prêmio do Milênio, conjunto de desafios considerados entre as questões mais profundas ainda em aberto na matemática.

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IA entra na busca por uma solução

Buckmaster e Alpöge recorreram durante a pesquisa a diferentes modelos de inteligência artificial. Entre as ferramentas utilizadas estavam o Claude, da Anthropic, e o Codex, da OpenAI.

Com a ajuda desses sistemas, os pesquisadores conseguiram demonstrar um resultado perseguido havia anos pela comunidade científica, representando um novo avanço na busca por uma solução para o problema de Navier-Stokes.

O ponto de partida do estudo, porém, também se apoiou em trabalhos anteriores dos matemáticos espanhóis Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, que já vinham explorando essa linha de pesquisa havia anos.

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A descoberta acabou acompanhada por uma disputa. Nesta terça-feira (8), a OpenAI também anunciou que seus modelos haviam encontrado uma solução para um problema matemático relacionado, com um resultado que iria além do alcançado por Buckmaster e Alpöge.

A proximidade entre os anúncios abriu uma discussão sobre como o mérito científico deveria ser atribuído.

Contato com a OpenAI dá início à controvérsia

Segundo relato publicado por Buckmaster, rumores sobre os resultados de sua pesquisa começaram a circular no início de setembro. Ao descobrir que a OpenAI já tinha conhecimento do trabalho, ele decidiu avisar a companhia comandada por Sam Altman de que divulgaria em breve os resultados.

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A intenção, segundo o matemático, era agir com transparência, já que modelos da própria OpenAI haviam sido utilizados como ferramentas durante a pesquisa.

Depois desse contato, executivos da companhia informaram a Buckmaster que um modelo interno da empresa havia resolvido um problema relacionado e mais amplo, justamente envolvendo Navier-Stokes. A OpenAI então teria sugerido uma coordenação entre os anúncios.

Foi nesse momento, segundo Buckmaster, que surgiu um dos principais pontos de conflito.

Buckmaster relata pressão para excluir pesquisador da Anthropic

De acordo com o matemático, a OpenAI teria colocado como condição para a coordenação do anúncio que Levent Alpöge não participasse, por trabalhar na Anthropic, concorrente direta da empresa.

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Buckmaster rejeitou a proposta e afirmou que tornaria público o episódio. Ele também classificou como intimidadoras as respostas que recebeu dos executivos da companhia e decidiu posteriormente publicar um documento relatando o ocorrido.

Outro ponto levantado pelo pesquisador envolve o destino dos dados produzidos durante o trabalho.

Buckmaster afirma ter perguntado à OpenAI se o modelo interno utilizado pela empresa poderia ter se beneficiado das sessões privadas armazenadas no Codex pelos pesquisadores ao longo da investigação.

Segundo ele, não houve uma resposta conclusiva. A empresa teria informado que “não consultava os dados dos usuários”, mas não teria esclarecido de maneira definitiva se informações derivadas dessas interações foram usadas para treinar seus modelos.

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Pesquisadores espanhóis entram na disputa pelo mérito

Buckmaster também questiona a atribuição do mérito científico pela OpenAI. Segundo ele, parte do reconhecimento deveria alcançar Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, do ICMAT-CSIC, responsáveis pelo arcabouço teórico fundamental que serviu de base para sua pesquisa com Alpöge.

Em comunicado sobre Navier-Stokes, a OpenAI afirmou que não reivindicará o Prêmio do Milênio e reconheceu a prioridade do trabalho desenvolvido por Buckmaster e Alpöge.

A companhia também declarou que não teve acesso a dados específicos dos usuários para chegar ao resultado. Ao mesmo tempo, reconheceu não ser possível descartar que “dados anônimos derivados” do uso das ferramentas tenham contribuído para o treinamento de seus modelos.

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O comunicado não menciona Córdoba e Martínez-Zoroa. A OpenAI também nega a versão apresentada por Buckmaster sobre as supostas pressões durante as conversas entre as partes.

Caso levanta debate sobre pesquisa com IA

Para Buckmaster, o episódio expõe um problema que tende a ganhar importância à medida que ferramentas de inteligência artificial passam a participar de pesquisas científicas cada vez mais complexas.

A discussão envolve não apenas quem deve receber o crédito por uma descoberta, mas também como dados produzidos por pesquisadores ao utilizar sistemas comerciais de IA podem contribuir para o desenvolvimento dos próprios modelos dessas empresas.

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O caso surge em um momento no qual a combinação entre pesquisadores humanos e sistemas de inteligência artificial começa a acelerar trabalhos matemáticos que, segundo Buckmaster, podem ser realizados em semanas quando anteriormente exigiriam anos.

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